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岗位职责： -负责大模型平台大数据层的架构设计与落地，涵盖数据采集、清洗、治理、存储、特征工程及数据服务全流程，构建适配风控场景的大模型数据支撑体系。 -深入拆解风控核心业务场景（如交易欺诈识别、虚假交易拦截、违规商品检测、恶意差评防控等）的数据需求，结合业务同学自定义Agent的使用场景，设计针对性的数据解决方案。 -主导搭建大模型Agent专用数据服务体系，包括但不限于RAG（检索增强生成）数据底座、向量数据库部署与优化、实时/离线数据算力调度，保障业务同学高效调用数据训练与使用Agent。 -负责大数据平台与大模型平台的协同对接，解决数据流转中的兼容性、性能瓶颈及安全合规问题，构建稳定、高效的数据链路，支撑Agent全生命周期的数据需求。 -牵头数据质量管控体系建设，制定数据标注、筛选及评估标准，通过数据增强、合成等技术提升数据质量，为大模型Agent的精准性提供核心保障。 -跟踪大模型与大数据融合领域的前沿技术（如LangChain/LlamaIndex生态、多模态数据处理等），结合风控业务场景推动技术落地，持续优化数据架构与服务能力。 -联动业务团队、大模型算法团队及工程团队，建立“业务需求-数据支撑-模型优化”的闭环机制，快速响应业务同学在Agent自定义过程中的数据痛点。 -负责团队内部大数据技术沉淀与分享，主导数据相关规范制定，提升团队在大模型数据支撑领域的专业能力。 任职要求： 1.基础要求 -本科及以上学历，计算机科学、数据科学、统计学、数学等相关专业，5年以上互联网大数据相关工作经验，具备电商或风控行业大数据架构设计经验者优先。 -精通大数据技术栈，熟练掌握Hadoop、Spark、Flink、Hive、HBase等主流组件的原理与应用，能独立完成大规模数据平台的设计与搭建。 -具备大模型相关数据支撑实践经验，熟悉大模型训练/微调的数据准备流程，了解向量数据库（Milvus/Weaviate等）、RAG技术及Agent框架（LangChain等）的应用逻辑。 -熟练掌握Python/Java/Scala中至少一种编程语言，具备扎实的代码开发能力和工程化思维，能独立完成数据处理模块、数据接口的开发与优化。 -具备敏锐的业务洞察力，能从复杂的风控场景中提炼数据需求，具备端到端数据解决方案设计与落地能力。 -具备优秀的跨团队沟通协调能力、问题解决能力及抗压能力，能高效推动跨部门项目落地。 2.加分项 -主导或核心参与过大模型平台/Agent平台的数据底座建设项目，有完整的项目落地案例。 -深入了解风控业务逻辑，具备反欺诈、反作弊等场景的大数据体系搭建经验。 -熟悉数据安全与合规要求，具备电商行业大规模数据合规处理经验。 -具备机器学习/深度学习基础，能结合算法需求提供数据支撑，了解模型微调、蒸馏等技术的数据适配逻辑。 -熟悉云服务（阿里云MaxCompute、AWS等）及分布式系统架构设计，具备高并发、高可用数据平台优化经验。

岗位职责： 1、承接电商风控领域反欺诈、防范薅羊毛等业务场景的算法模型需求，完成从对接到开发、上线及后续维护的全流程工作； 2、开展风控方向机器学习算法的研究、效果评估与落地应用，推进前沿算法能力的构建与实践； 3、协同业务团队优化整体风控体系，提升各业务环节的风险识别与防控水平； 4、面向风控相关业务提供数据挖掘和机器学习模型的技术支持与服务。 职位要求： 1、统计学、应用数学、计算机软件等相关专业211本科及以上学历，具备4年以上互联网行业风控算法实战经验； 2、熟悉互联网电商业态，掌握3个以上电商风控应用场景，至少对其中1个场景有较深认知； 3、数据敏感度高，能基于风控业务抽象问题并开展数据分析与挖掘，具备运用机器学习技术解决实际问题的强烈兴趣； 4、具备良好的沟通表达能力和自我驱动力，愿意分享，勇于创新，持续学习能力强。

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